/ Модель

Характеристики

Размер весов
789 МБ
Лицензия
MIT
Библиотека
ctranslate2
Опубликована
19 янв 2024

faster-distil-whisper-medium.en

Распознавание речиАудио → текст10 профессий

Англоязычная модель распознавания речи в формате CTranslate2 для использования с faster-whisper и другими совместимыми проектами.

123 тыс.скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены19 янв 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это конверсия модели distil-whisper/distil-medium.en в формат CTranslate2, опубликованная Systran для распознавания речи. Её можно запускать через CTranslate2 и совместимые проекты, включая faster-whisper.

Модель принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию на английском языке. Веса сохранены в FP16; при загрузке в CTranslate2 можно выбрать другой тип вычислений через параметр compute_type. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • транскрибация англоязычных аудиозаписей
  • распознавание речи в подкастах на английском
  • создание субтитров для англоязычных видео
  • перевод устной речи в текст для обработки в faster-whisper

Ограничения

Модель рассчитана на английский язык; README не приводит сведения о точности или других ограничениях распознавания.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper medium.en model for CTranslate2

This repository contains the conversion of distil-whisper/distil-medium.en to the CTranslate2 model format.

This model can be used in CTranslate2 or projects based on CTranslate2 such as faster-whisper.

Example

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("distil-medium.en")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3")
for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

Conversion details

The original model was converted with the following command:

ct2-transformers-converter --model distil-whisper/distil-medium.en --output_dir faster-distil-whisper-medium.en \
    --copy_files tokenizer.json preprocessor_config.json --quantization float16

Note that the model weights are saved in FP16. This type can be changed when the model is loaded using the compute_type option in CTranslate2.

More information

For more information about the original model, see its model card.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ctranslate2

Нельзя запустить

Модели CTranslate2 требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
80ddfce

0 моделей